function dX = rhs(t, X, a, b, beta, A, omega, alpha)
% rhs.m ——— 模型右端函数
% 输入：
%   t     — 时间（未用到，可保留以符合 ODE 句柄格式）
%   X     — 状态向量 [x; y; z]
%   a,b,beta,A,omega,alpha — 模型参数
% 输出：
%   dX    — [dx; dy; dz]

    x = X(1);
    y = X(2);
    z = X(3);

    % 按论文式 (5) 写出改进的忆阻神经元映射对应的连续模型
    dx = -alpha*((y - x) - (y - x)^3/3 + (a + 3*b*z^2)*x);
    dy =      (y - x) - (y - x)^3/3 - beta*y + A*cos(omega*t);
    dz =      x;

    dX = [dx; dy; dz];
end